供电企业的电力需求非线性预测及资产管理信息系统研究的中期报告本研究旨在通过建立一个电力需求非线性预测模型和一个资产管理信息系统，帮助供电企业更好地管理电力资产，并提高电力供应的效率和可靠性。在前期研究中，我们分析了供电企业的电力需求数据，并对其进行了预处理，包括数据清洗、异常值处理和数据平滑等。然后，我们使用基于传统神经网络的模型和深度神经网络的模型来预测电力需求。通过比较这两种模型的性能，我们发现深度神经网络模型比基于传统神经网络的模型具有更好的预测精度和泛化能力。在中期研究中，我们将进一步改进我们的预测模型，利用更多的预测因素（如气温、湿度等）和更先进的机器学习算法，提高预测模型的精度和鲁棒性。此外，我们还将利用大数据分析技术对电力需求数据进行更深入的挖掘，以发现更多的规律和趋势，并将这些知识应用于预测模型中。同时，我们将继续开发资产管理信息系统，以更好地管理电力资产。我们将引入物联网技术和大数据分析技术，实现对电力设备的远程监测和实时数据采集，从而帮助供电企业快速发现和解决设备故障，提高设备的稳定性和可靠性。此外，我们还将建立一个资产管理数据库，将电力设备的基本信息、运行状况、维修记录和更新计划等全部纳入其中，以便供电企业更好地管理电力资产、制定和实施资产更新计划。总之，本研究将采用多种技术手段，建立一个综合性的电力需求预测和资产管理信息系统，为供电企业提供更好的管理支持，促进电力供应的现代化和可持续发展。